1樓：禾鳥
1、表示含義不同：
（1）顯著性水平是假設檢驗中的一個概念，是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險。
（2）p值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。實際上，p值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。
2、取值含義不同：
（1）顯著性水平是公認的小概率事件的概率值，必須在每一次統計檢驗之前確定，通常取α=0.05或α=0.01。
這表明，當作出接受原假設的決定時，其正確的可能性（概率）為95%或99%。
（2）統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為有統計學差異， p<0.01 為有顯著統計學差異，p<0.
001為有極其顯著的統計學差異。其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 、0.
01、0.001。
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p值的由來：
從某總體中抽樣
（1）這一樣本是由該總體抽出，其差別是由抽樣誤差所致；
（2）這一樣本不是從該總體抽出，所以有所不同。
判斷是哪種原因的做法：統計學中用顯著性檢驗來判斷。其步驟是：
（1）建立檢驗假設（又稱無效假設，符號為h0）：如要比較a藥和b藥的療效是否相等，則假設兩組樣本來自同一總體，即a藥的總體療效和b藥相等，差別僅由抽樣誤差引起的碰巧出現的。
（2）選擇適當的統計方法計算h0成立的可能性即概率有多大，概率用p值表示。
（3）根據選定的顯著性水平（0.05或0.01），決定接受還是拒絕h0。
如果p>0.05，不能否定「差別由抽樣誤差引起」，則接受h0；如果p<0.05或p <0.
01，可以認為差別不由抽樣誤差引起，可以拒絕h0，則可以不拒絕另一種可能性的假設（又稱備選假設，符號為h1），即兩樣本來自不同的總體，所以兩藥療效有差別。
2樓：匿名使用者
1、定義不同
顯著性水平：顯著性水平是假設檢驗中的一個概念，是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險。它是公認的小概率事件的概率值，必須在每一次統計檢驗之前確定，通常取α=0.
05或α=0.01。這表明，當作出接受原假設的決定時，其正確的可能性（概率）為95%或99%。
p值：p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測資料相同，或甚至更大這一事件發生的概率。換言之，是檢驗假設零假設成立或表現更嚴重的可能性。
p值若與選定顯著性水平（0.05或0.01）相比更小，則零假設會被否定而不可接受。
然而這並不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分佈的隨機變數，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。
2、理解不同
顯著性水平：顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。檢驗中，依據顯著性水平大小把概率劃分為二個區間，小於給定標準的概率區間稱為拒絕區間，大於這個標準則為接受區間。
事件屬於接受區間，原假設成立而無顯著性差異；事件屬於拒絕區間，拒絕原假設而認為有顯著性差異。
p值：p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。
總之，p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。
3、結論不同
顯著性水平是人為規定的(一般會取0.05,亦有0.01等其他值)。
p值是根據實驗結果計算得出的。兩者並不一樣。通過將計算出的p值和顯著性水平比較可以確定是否應拒絕原假設,即假設檢驗。
記錄實驗的**中似乎只給出實驗資料算出的p值,顯著性水平取0.05還是多少會讓讀者自行決定,即讓讀者去判斷此次實驗資料的p值是否足以得出拒絕原假設的結論。
3樓：cmyyy營業員
1、如果原假設正確（原假設也稱無效假設），而我們卻把它當成錯誤的加以拒絕。犯這種錯誤的概率用α表示，統計上把α稱為假設檢驗中的顯著性水平。
顯著性水平不是一個固定不變的數字，其越大，則原假設被拒絕的可能性愈大，原假設為真而被否定的風險也愈大。
2、顯著性水平代表的意義是在一次試驗中小概率事物發生的可能性大小。3、
4樓：匿名使用者
顯著性水平也屬於p值，但是是人為規定的，作為試驗中的p值（（1-c）/2）的對照依據
比如 一個實驗中得出p值是0.05 那麼此結果在0.01顯著性水平下就不顯著 而在0.1的顯著性水平下就顯著。。。而0.01還是0.1是人為規定的，視實驗而定
統計學中的顯著性水平α和p分別是什麼意思？請詳細解答，謝謝~
5樓：禾鳥
1、顯著性水平是估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率，用α表示。
顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同：一類是條件差異，二類是隨機差異，是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。
2、p值是用來判定假設檢驗結果的一個引數，也可以根據不同的分佈使用分佈的拒絕域進行比較。
p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理就有理由拒絕原假設，p值越小，拒絕原假設的理由越充分。
總之，p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要根據p值的大小和實際問題來解決。
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顯著性水平的理解：
顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。檢驗中，依據顯著性水平大小把概率劃分為二個區間，小於給定標準的概率區間稱為拒絕區間，大於這個標準則為接受區間。
事件屬於接受區間，原假設成立而無顯著性差異；事件屬於拒絕區間，拒絕原假設而認為有顯著性差異 。對顯著水平的理解必須把握以下二點：
1、顯著性水平不是一個固定不變的數值，依據拒絕區間所可能承擔的風險來決定。
2、統計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的。
6樓：餘浩
顯著性水平α在統計學中叫做犯第一類錯誤的大小，第一類錯誤就是原假設是對的，但是被拒絕的概率，我們一般把這個顯著性水平α定為0.05。
假設有個檢驗統計量是f,然後把樣本資料代入f可以算出一個值記為f,那麼p值就是在原假設成立的條件下p(f>f)這個概率大小，如果p值小於給定的顯著性水平α我們就拒絕原假設，否則不拒絕。
顯著性分析中p值在0.05水平和0.01水平上的顯著有什麼區別
7樓：匿名使用者
1、可能性不同
拒絕零假設的判斷標準或者把握程度，p值在0.05水平的可能性比0.01水平上的可能性大。
2、統計語言描述不同
如果p<0.05，說明某件事情的發生至少有95%的把握，統計語言描述為在0.05水平上顯著。
如果p<0.01，說明某件事情的發生至少有99%的把握，統計語言描述為在0.001水平上顯著。
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顯著性分析的spss應用：
2、顯著性表示的兩個變數之間的顯著性差異，數值越大，表示顯著性越大，反之，表示兩者之間存在較強的互動作用。
3、資料列入spss之前要進行資料的排查，刪除異常點，得到的資料會令你驚喜；
4、方差分析的實質是檢驗多個總體均值是否具有顯著性差異，通過觀察各個觀測資料的誤差**分析得到的，實際應用中方差可以來檢驗各種因素對因變數是否有顯著影響。
8樓：匿名使用者
顯示性別分析中品質在0.5水平和0.01水平上面顯示有什麼區別，只是出行長短不一樣。
9樓：匿名使用者
0.05代表將區間分成95%和5%的可信度裡面，在95%中時代表95%是正確的可以相信，在5%中時代表不可以相信，正確的可能性只有5%。
0.01代表將區間分成99%和1%，落在99%中時，代表99%是正確的可以相信，落在1%中時代表1%的可能性是正確的，不可以相信。
10樓：煥彩一新
如果要求的檢驗標準非常高的話，就參考0.01的水平下的相關，此時0.05水平的就沒有顯著相關了；如果你的檢驗標準一般的話就可以，那就參照0.
05的水平下，此時0.05和0.01兩個水平的都表示有顯著相關了
p值和顯著性有什麼區別?
11樓：河傳楊穎
顯著性水平與p 值的區別：
1、表示含義不同：
（1）顯著性水平是假設檢驗中的一個概念，是指當原假設為正確時人們卻把它拒絕了的概率或風險。
（2）p值即概率，反映某一事件發生的可能性大小。實際上，p值不能賦予資料任何重要性，只能說明某事件發生的機率。
2、取值含義不同：
（1）顯著性水平是公認的小概率事件的概率值，必須在每一次統計檢驗之前確定，通常取α=0.05或α=0.01。
這表明，當作出接受原假設的決定時，其正確的可能性（概率）為95%或99%。
（2）統計學根據顯著性檢驗方法所得到的p 值，一般以p < 0.05 為有統計學差異， p<0.01 為有顯著統計學差異，p<0.
001為有極其顯著的統計學差異。其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小於0.05 、0.
01、0.001。
p值計算方法
1、p值是：
1) 一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。
2) 拒絕原假設的最小顯著性水平。
3) 觀察到的(例項的)顯著性水平。
4) 表示對原假設的支援程度，是用於確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。
2、p值的計算：
一般地，用x 表示檢驗的統計量，當h0為真時，可由樣本資料計算出該統計量的值c，根據檢驗統計量x的具體分佈，可求出p值。具體地說：
左側檢驗的p值為檢驗統計量x 小於樣本統計值c 的概率，即：p = p
右側檢驗的p值為檢驗統計量x 大於樣本統計值c 的概率：p = p
雙側檢驗的p值為檢驗統計量x 落在樣本統計值c 為端點的尾部區域內的概率的2 倍：p = 2p (當c位於分佈曲線的右端時) 或p = 2p (當c 位於分佈曲線的左端時) 。若x 服從正態分佈和t分佈，其分佈曲線是關於縱軸對稱的，故其p 值可表示為p = p 。
12樓：啷哩個啷
顯著性水平是人為規定的(一般會取0.05,亦有0.01等其他值)。
p值是根據實驗結果計算得出的。兩者並不一樣。通過將計算出的p值和顯著性水平比較可以確定是否應拒絕原假設,即假設檢驗。
記錄實驗的**中似乎只給出實驗資料算出的p值,顯著性水平取0.05還是多少會讓讀者自行決定,即讓讀者去判斷此次實驗資料的p值是否足以得出拒絕原假設的結論。作者只在**「討論」部分中提及實驗的意義(通常拒絕原假設就意味著有新發現)。求採納
統計上的顯著性和實際上的顯著性的有什麼區別
統計上的顯著 性是估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率，用 表示。顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同 一類是條件差異，一類是隨機差異。它是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準。顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小...
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